Adatcsatornák, nagy nyelvi modellek (LLM-ek) és modell-végpontok védelme
Védje a vállalati mesterséges intelligenciát a rosszindulatú tartalmaktól, a szennyezett adatoktól, a prompt-beavatkozástól és az érzékeny adatok nyilvánosságra kerülésétől. Az OPSWAT ellenőrzi, megtisztítja és szabályozza a fájlokat és adatokat a bevitel, a tárolás, a betanítás, a nagy nyelvi modellekkel (LLM) való interakciók, a nyílt forráskódú modellek és a következtetés során.
- Többrétegű fenyegetésmegelőzés
- Érzékeny adatok védelme
- Mesterséges intelligencia-modellek és a tartalom biztonsága
Mely harmadik féltől származó adatkészletek rontják aktívan a vektorbeágyazásainkat?
Hol rejtőznek a szunnyadó hasznos adatcsomagok a mesterséges intelligencia alapú felhőalapú tárolórendszereinkben?
Milyen rejtett kártevő programok lapulnak a RAG-adatbázisunkba feltöltött fájlokban?
Hogyan tudjuk felismerni a „ zero-day ” típusú támadásokat, mielőtt azok bejutnának a képzési klasztereinkbe?
Milyen mechanizmusok akadályozzák meg, hogy az alkalmazottak rosszindulatú kódot töltsenek fel a helyi modelleinkbe?
Milyen vállalati személyes adatok kerülnek véletlenül nyilvános mesterséges intelligencia-alkalmazásprogram-felületekre?
Hogyan távolíthatjuk el a rejtett, érzékeny metaadatokat, mielőtt a fájlok eljutnának a mesterséges intelligencia feldolgozási folyamatainkba?
Hogyan hajthat végre rosszindulatú kódot egy sorozatként tárolt modellfájl betöltésekor?
Melyik nyílt forráskódú modellformátumok jelentenek a legnagyobb kockázatot az infrastruktúránk megfertőzésére?
Hogyan állapíthatjuk meg, hogy egy ügynök hamis dokumentumot állít-e elő vagy dolgoz-e fel?
Miért jutnak át a külső mesterséges intelligencia-modellcsomagok a szokásos hálózati tűzfalainkon?
A megbízhatatlan adatok kockázatot jelentenek a mesterséges intelligencia munkafolyamataiban
A vállalati mesterséges intelligencia fejlesztése a felhasználóktól, vállalati alkalmazásoktól, adattárakból, adatbázisokból, API-kból, külső forrásokból és külső modellekből származó fájloktól és adatoktól függ. Ha ezek az adatok, a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) és a fájlok megfelelő biztonsági ellenőrzések nélkül kerülnek be a mesterséges intelligencia munkafolyamatokba, akkor a rosszindulatú programok, az érzékeny információk és a manipulált adatok káros hatással lehetnek a későbbi modellekre, ügynökökre és alkalmazásokra.
A promptok bevitele befolyásolja a mesterséges intelligencia viselkedését
A rosszindulatú utasítások, a rejtett utasítások és a nem biztonságos kimenetek manipulálhatják a mesterséges intelligencia viselkedését, érzékeny adatokat tehetnek közzé, vagy nem kívánt műveleteket indíthatnak el a nagy nyelvi modellekben (LLM-ek) és az ügynökökben.
Az érzékeny adatok az AI révén nyilvánosságra kerülhetnek
A bizalmas, szabályozott, védett és magas kockázatú adatok bekerülhetnek a parancssorokba, a betanító adatkészletekbe, az adatlekérési munkafolyamatokba és a mesterséges intelligencia-alkalmazásokba.
A rosszindulatú fájlok veszélybe sodorhatják a mesterséges intelligencia munkafolyamatait
A dokumentumok, archívumok, képek, kódok és modellfájlok beágyazott objektumokat, szkripteket, metaadatokat és beágyazott tartalmakat tartalmazhatnak. Ezek mindegyike sajátos kockázatokat jelent, a rosszindulatú szoftverektől és a rejtett hasznos adatoktól kezdve az adat szivárgásáig.
A nem ellenőrzött mesterséges intelligencia-eszközök kockázatot jelenthetnek
A modellfájlok, adatkészletek, notebookok, archívumok és kiegészítő elemek gyakran belső csapatoktól, harmadik felektől és nyílt forráskódú forrásokból kerülnek be a mesterséges intelligencia környezetekbe. Ellenőrzés nélkül ezek az erőforrások rosszindulatú szoftvereket, érzékeny adatokat, sebezhető összetevőket vagy nem biztonságos fájlokat juttathatnak a betanítási, értékelési, tárolási és üzembe helyezési munkafolyamatokba.
- Nem biztonságos bemenetek és kimenetek
A promptok bevitele befolyásolja a mesterséges intelligencia viselkedését
A rosszindulatú utasítások, a rejtett utasítások és a nem biztonságos kimenetek manipulálhatják a mesterséges intelligencia viselkedését, érzékeny adatokat tehetnek közzé, vagy nem kívánt műveleteket indíthatnak el a nagy nyelvi modellekben (LLM-ek) és az ügynökökben.
- Érzékeny adatok kiszivárgása
Az érzékeny adatok az AI révén nyilvánosságra kerülhetnek
A bizalmas, szabályozott, védett és magas kockázatú adatok bekerülhetnek a parancssorokba, a betanító adatkészletekbe, az adatlekérési munkafolyamatokba és a mesterséges intelligencia-alkalmazásokba.
- Fájlfenyegetések
A rosszindulatú fájlok veszélybe sodorhatják a mesterséges intelligencia munkafolyamatait
A dokumentumok, archívumok, képek, kódok és modellfájlok beágyazott objektumokat, szkripteket, metaadatokat és beágyazott tartalmakat tartalmazhatnak. Ezek mindegyike sajátos kockázatokat jelent, a rosszindulatú szoftverektől és a rejtett hasznos adatoktól kezdve az adat szivárgásáig.
- Megbízható LLM-modellek
A nem ellenőrzött mesterséges intelligencia-eszközök kockázatot jelenthetnek
A modellfájlok, adatkészletek, notebookok, archívumok és kiegészítő elemek gyakran belső csapatoktól, harmadik felektől és nyílt forráskódú forrásokból kerülnek be a mesterséges intelligencia környezetekbe. Ellenőrzés nélkül ezek az erőforrások rosszindulatú szoftvereket, érzékeny adatokat, sebezhető összetevőket vagy nem biztonságos fájlokat juttathatnak a betanítási, értékelési, tárolási és üzembe helyezési munkafolyamatokba.
A vállalati mesterséges intelligencia fejlesztésének minden szakaszának biztonságossá tétele
OPSWAT többrétegű, a megelőzésre épülő biztonsági rendszert alkalmaz az AI-t tápláló adatok, a vállalati környezetbe bevezetett modellek, valamint az LLM-eken és a következtetési végpontokon keresztül zajló interakciók tekintetében.
Az adatok védelme a mesterséges intelligencia-képzési folyamatok során
Védje a strukturált és strukturálatlan adatokat azok beérkezésekor, az AI-képzési környezetekben való áthaladásuk során, valamint tárolásuk idején. Az „ OPSWAT ” többszintű ellenőrzési és megelőzési mechanizmusokat alkalmaz annak érdekében, hogy megakadályozza a rosszindulatú tartalmak és az érzékeny adatok bekerülését a megbízható AI-bemenetek közé.
A bevezetés előtt ellenőrizzük az AI-modell kimeneti adatait
A modellfájlokat, archívumokat, jegyzetfüzeteket, konfigurációs fájlokat és a kapcsolódó mellékleteket vizsgálja át, mielőtt azokat bevezetnék a vállalati mesterséges intelligencia-környezetekbe. Az „ OPSWAT ” segít felismerni a fájlalapú fenyegetéseket, az érzékeny adatokat és a kockázatos erőforrásokat a tárolási, átviteli és telepítési munkafolyamatok során.
Biztonságos LLM-fájlok és adatok cseréje
A munkatársak, az ügyfelek és az alkalmazások fájlokat, parancsokat és lekért tartalmakat küldhetnek az LLM-alapú munkafolyamatokba. A „ OPSWAT ” segít ellenőrizni, megtisztítani és szabályozni ezeket az adatcseréket, mielőtt a kockázatos fájlok vagy az érzékeny adatok eljutnának az AI-asszisztensekhez, a RAG-rendszerekhez, a csevegőrobotokhoz vagy a továbbfeldolgozó alkalmazásokhoz.
Az AI-adatok elleni támadási lánc megszakítása
A fenyegetések fájlok, adatok és bemeneti adatok révén terjedhetnek az AI/ML munkafolyamatokban. Az „ OPSWAT ” ellenőrzi, megtisztítja és szabályozza a tartalmat, mielőtt az hatással lenne a későbbi folyamatokra.
A kritikus vállalati AI-munkafolyamatok védelme
Vezesse be az „ OPSWAT ” AI Security megoldást minden olyan helyen, ahol fájlok és adatok kerülnek be az AI-munkafolyamatokba, áthaladnak rajtuk, vagy azok felhasználásra kerülnek. Vizsgálja meg és tisztítsa meg a megbízhatatlan tartalmakat, állítsa meg a fájlalapú fenyegetéseket, és ellenőrizze az érzékeny adatokat a képzési folyamatokban, a RAG-ban, az LLM-ekben, az ügynökökben és az AI-alkalmazásokban.
Többszintű megelőzés a vállalati mesterséges intelligencia területén
OPSWAT összehangolja a fejlett fenyegetésfelismerést, a tartalomellenőrzést, az adatvédelmet és az adatok megtisztítását, hogy biztosítsa a mesterséges intelligencia adatfolyamainak, modelljeinek, tárolóinak és a nagy nyelvi modellekkel (LLM) való interakcióinak biztonságát, mielőtt a rosszindulatú tartalom vagy az érzékeny adatok elterjedhetnének a mesterséges intelligencia környezetben.
Az AI-munkafolyamatokon keresztül továbbított adatok védelme
Biztosítsa azokat a tartalmakat, amelyekre a vállalati mesterséges intelligencia támaszkodik, ideértve a fájlokat, adatkészleteket, adattárakat, feltöltött adatokat, lekért forrásokat és egyéb üzleti adatokat a képzési, RAG, LLM, ügynök és alkalmazás munkafolyamatok során.
Az LLM-modellek és a „ Supply Chain ” jelentette fenyegetések megelőzése
Vizsgálja át a nyílt forráskódú nagy nyelvi modelleket (LLM-eket), a modellfájlokat és a kapcsolódó mellékleteket rosszindulatú programok, káros tartalmak és érzékeny adatok szempontjából, mielőtt azokat bevezetnék a vállalati mesterséges intelligencia-környezetekbe.
Az érzékeny adatok ellenőrzése a bemenetek és kimenetek szintjén
A szabályozott, bizalmas, védett és egyéb érzékeny adatok felismerése és védelme az adatok képzési, lekérdezési, generatív mesterséges intelligencia és ügynöki munkafolyamatokon keresztül történő áramlása során.
A „Prevention First Security” elv alkalmazása a mesterséges intelligencia fejlesztésének teljes folyamatában
Alkalmazzon biztonsági intézkedéseket az AI/ML munkafolyamatok egészében, hogy csökkentse a kockázatot, mielőtt a rosszindulatú vagy érzékeny tartalmakat a későbbi AI-rendszerek megbízhatónak tekintenék, feldolgoznák vagy azok alapján cselekednének.
A OPSWAT MetaDefender platformon működik
Az „ MetaDefender ” platform olyan biztonsági termékcsaládot támogat, amelyet a vállalati mesterséges intelligencia-fejlesztés során felmerülő különböző kockázatok kezelésére terveztek. Az adatok bevitelétől és tárolásától kezdve a modellek biztonságán át az AI-val való interakciókig minden egyes termék bevált „ OPSWAT ” megelőzési technológiákat biztosít az AI-környezet kritikus területein.
Az AI-vel kapcsolatos szabályozási követelmények betartásának és az adatkezelés támogatása
Az ellenőrizetlen adatok és a rosszindulatú nagy nyelvi modellek (LLM) fenyegetéseket jelenthetnek, érzékeny információkat tehetnek közzé, és növelhetik a szabályozási kockázatot. A „ OPSWAT ” segítségével csökkenthető ez a kockázat a tartalomellenőrzés, az adatbesorolás, a modellek vizsgálata és a vállalati mesterséges intelligencia egészére kiterjedő automatizált tisztítás révén.
- Kattintson ide a további információkértUSA – Szövetségi8 keretrendszer
- Kattintson ide a további információkértUSA – Állam9 keretrendszer
- Kattintson ide a további információkértKanada5 keretrendszer
- Kattintson ide a további információkértPeru1 keretrendszer
- Kattintson ide a további információkértBrazília2 keretrendszer
- Kattintson ide a további információkértEgyesült Királyság5 keretrendszer
- Kattintson ide a további információkértEurópa1 keretrendszer
- Kattintson ide a további információkértEurópai Unió4 keretrendszer
- Kattintson ide a további információkértOlaszország1 keretrendszer
- Kattintson ide a további információkértSpanyolország1 keretrendszer
- Kattintson ide a további információkértSzaúd-Arábia1 keretrendszer
- Kattintson ide a további információkértEgyesült Arab Emírségek2 keretrendszer
- Kattintson ide a további információkértDél-Korea1 keretrendszer
- Kattintson ide a további információkértJapán2 keretrendszer
- Kattintson ide a további információkértSzingapúr2 keretrendszer
- Kattintson ide a további információkértAusztrália1 keretrendszer
Minden ágazat számára kifejezetten kialakítva
Védje a kritikus mesterséges intelligencia-munkafolyamatokat a megbízhatatlan adatoktól, a rosszindulatú modellektől és az érzékeny adatok nyilvánosságra kerülésétől az ágazatspecifikus környezetekre tervezett, többrétegű, megelőítésre összpontosító biztonsági megoldással.
Energia
Biztosítsa a műszaki rajzokat, a SCADA-exportokat, az ellenőrzési jelentéseket és az infrastruktúra-adatokat, mielőtt azok bekerülnének a mesterséges intelligencia (AI) munkafolyamatokba.
Kormány
Ellenőrizze az érzékeny, a művelet szempontjából kritikus és külső forrásból átvitt adatokat, mielőtt azok bekerülnének a mesterséges intelligenciával támogatott rendszerekbe.
Pénzügyi szolgáltatások
Csökkentse a rosszindulatú dokumentumok beolvasásának kockázatát, az ügyféladatok nyilvánosságra kerülésének veszélyét, valamint a szabályozási előírások megsértésének kockázatát a mesterséges intelligenciával támogatott munkafolyamatokban.
Gyártás, termelés
Biztosítsa a tervezési fájlok, a beszállítói dokumentumok, az üzemeltetési adatok és a mesterséges intelligencia-rendszerekhez kapcsolódó gyártási munkafolyamatok biztonságát.
Ajánlott források
MetaDefender Core a Secure AI adatvezeték és LLM alkalmazások számára
OPSWAT pénzügyi szolgáltatások OPSWAT : Secure -innovációk a pénzügyi szektor számára
Az OWASP Top 10 a nagy nyelvi modellek (LLM) alkalmazásaihoz az „ OPSWAT ” AI Security segítségével
GYIK
A vállalati mesterséges intelligencia-biztonság védi az AI-rendszereket támogató adatokat, modelleket, tárolókat és interakciókat. Segít csökkenteni a rosszindulatú tartalmakból, az érzékeny adatok nyilvánosságra kerüléséből, a nem biztonságos modellekből, a promptokba való beavatkozásokból és az AI életciklusának egészében felmerülő egyéb fenyegetésekből eredő kockázatokat.
OPSWAT Az AI Security védelmet biztosít a fájlok és adatok számára a mesterséges intelligencia-betanítási folyamatok során, az adatok és modellek tárolásakor, a nyílt forráskódú LLM-modellekben, a RAG-rendszerekben, a chatbot-interakciók során, valamint a következtetés-végpontokon.
OPSWAT ellenőrzi, megtisztítja és szabályozza a strukturált és strukturálatlan adatokat az AI-képzési folyamatokba való bekerülés előtt és azok során, így segítve annak megakadályozását, hogy rosszindulatú tartalmak és érzékeny adatok az AI megbízható bemeneti adataivá váljanak.
OPSWAT az adatok átvitelét megelőzően OPSWAT azokat, és MetaDefender Diode technológiájának segítségével biztosíthatja a jóváhagyott adatok biztonságos, egyirányú továbbítását a védett környezetekbe.
OPSWAT ellenőrzi a nyílt forráskódú nagy nyelvi modelleket (LLM), a modellfájlokat és a hozzájuk tartozó mellékleteket, hogy nincsenek-e bennük kártevő programok, rosszindulatú tartalmak és érzékeny adatok, mielőtt azokat bevezetnék a vállalati mesterséges intelligencia-környezetekbe.
OPSWAT ellenőrzi a chatbotok bemenetein és kimenetein, a RAG-rendszereken, valamint a következtetési végpontokon keresztül kicserélt fájlokat és tartalmakat, hogy segítsen felismerni és megakadályozni a prompt-behatolásokat, valamint megakadályozza, hogy egyéb rosszindulatú tartalmak eljussanak a mesterséges intelligencia-alkalmazásokhoz.
OPSWAT azonosítja és ellenőrzi az érzékeny információkat a mesterséges intelligencia adatfolyamain, tárolóiban, modelleiben, RAG-munkafolyamatokban és nagy nyelvi modellekkel (LLM) való interakciók során, hogy segítse megelőzni azok véletlen nyilvánosságra kerülését vagy kiszivárgását.
Az AI-tűzfalak általában az AI-alkalmazásokkal való futásidejű interakciókra összpontosítanak. Az „ OPSWAT ” többrétegű, megelőítésre épülő biztonsági megoldást alkalmaz egy szélesebb körű AI-környezetben, beleértve az adatfolyamokat, a tárolókat, a modellfájlokat, az LLM-interakciókat, a RAG-rendszereket és a következtetés-végpontokat.
OPSWAT többféle ellenőrzési, felismerési, osztályozási és tisztítási technológiát ötvöz, hogy azonosítsa és semlegesítse az adatokkal, modellekkel és a mesterséges intelligencia által végzett interakciókkal kapcsolatos kockázatokat, még mielőtt a rosszindulatú tartalom vagy az érzékeny adatok továbbterjedhetnének a rendszerben.
OPSWAT segíti a szervezeteket abban, hogy a vállalati mesterséges intelligencia-környezetekben biztonsági és adatkezelési intézkedéseket alkalmazzanak az érzékeny információk védelme, a belső irányelvek betartatása, valamint a folyamatosan változó szabályozási, irányítási és adatvédelmi követelmények teljesítése érdekében.
Készen áll a vállalati mesterséges intelligencia biztonságának megteremtésére?
A mesterséges intelligencia terén megvalósuló innováció megbízható bemeneti adatoktól függ. Az OPSWAT segítségével a szervezetek ellenőrizhetik, megtisztíthatják, osztályozhatják és szabályozhatják azokat a fájlokat, adatokat, promptokat és forrásokat, amelyekkel a mesterséges intelligencia-modellek, a nagy nyelvi modellek (LLM-ek), a RAG-folyamatok, az ügynökök, az alkalmazások és a munkafolyamatok táplálódnak.